成果報酬型 GEO対策：コンサルティングサービス （AIO・GEO・LLMO対策）
AI検索で、選ばれる企業へ。
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AIO
AI Optimization
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GEO
Generative Engine Optimization
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LLMO
Large Language Model Optimization
AIO
AI Optimization
GEO
Generative Engine Optimization
LLMO
Large Language Model Optimization
ChatGPT・Gemini・Copilot・
Claude・Perplexityなどの生成AIで
貴社が紹介・推薦される状態を実現します。
成果にコミットする、コネクタブルーの
「成果報酬型」AI検索最適化サービス
サービスについて問い合わせる 
生成AIに
引用される
企業戦略
生成AIの普及により、
企業の情報発信のあり方は根本から変化しています。
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityといった
生成AIが検索エンジンの結果を代替しつつある現在、
AI検索最適化（AIO・GEO・LLMO対策）は
企業の競争力を左右する経営課題です。
SEOで培った経験と独自のAIツールと
数理モデルを用いたGEO・LLMO・AIO対策により、
貴社がAIの回答内で選ばれる状態を実現する
コンサルティングサービスを提供します。
生成AI検索エンジンにおける情報の引用と推薦の獲得こそが、
これからのブランド戦略の核心です。
私たちコネクタブルーは「成果報酬型」で
AI検索最適化支援サービスを提供することで、
AI時代のマーケティング強化に貢献します。
Concept
AI検索が競争優位性の
源泉へと変化する
構造的背景
(AIO・GEO・LLMO)
CONCEPT
01
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CONCEPT
01
ゼロクリック化と
AI Overviews普及がもたらす
検索行動の変化Google AI Overviewsの導入以降、検索結果はクリックされることなく完結する傾向が強まり、Webサイトへの流入機会は縮小しています。SEOの成果指標に加え、AI検索の利用率は2025年に26.7%に達し、10〜20代では47.4%に上昇するなど、検索行動の変化は世代を問わず加速しています。
生成AIの個人利用率も前年比9.3ポイント上昇しており、従来のSEOだけに依存した情報発信では、検索環境の変化に対応できません。Google AI Overviewsに代表されるAI検索の普及は、企業の情報発信戦略そのものを問い直しています。この構造変化こそが、GEO・LLMO対策への投資を経営判断として位置づける最大の理由です。
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CONCEPT
02
AIに認識されない企業は
比較検討の土俵にすら
上がれないという現実AI検索においては、生成AIがあらかじめ事業者や製品を認識していなければ、比較対象のリストにすら含まれません。従来のSEO対策が検索結果の上位表示を競う仕組みであったのに対し、GEO・LLMO対策はAIの回答そのものに自社情報が引用・推薦されることを目指す施策です。
自社サイトの情報が信頼性の高い情報源としてAIに認識されていなければ、回答から自社が除外されるリスクが常に存在します。これがAI検索時代における新たな企業リスクであり、AIO・GEO・LLMO対策に取り組む企業が増えている背景でもあります。
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CONCEPT
03
従来のSEOだけでは
担保できない
新たな競争領域の出現従来のSEOはキーワードでの上位表示を最終ゴールとしてきましたが、AI検索最適化はコンテンツ構造の設計や情報の一次性、E-A-Tの強化など、評価軸そのものが異なります。GEO（生成エンジン最適化）・LLMO（言語モデル最適化）・AIOという呼称の違いはあれど、目的はAIに選ばれるコンテンツを構築することで共通しています。
従来のSEOの知見を土台としつつ、AI検索に最適化された情報構造へと進化させることが、GEO・LLMO・AIO対策という新しい競争領域で優位性を確立する条件です。
Merit
AI検索最適化が
事業成果にもたらすインパクト
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展示会依存・従来型リードジェネレーションに
代わる新規集客チャネルの構築製造業やBtoB企業の多くは、SEOや展示会、紹介経由の新規顧客創出に依存してきました。しかしAI検索の普及とAI検索最適化への関心の高まりにより、発注先の探索プロセス自体が生成AIへの質問という形に変化しています。GEO・LLMO対策により自社の情報がAI検索の回答に引用される状態を構築できれば、Webサイト経由での展示会に依存しない新たな集客チャネルとして機能し、AI最適化された引用機会を継続的に生み出します。
これはコンサルティングサービスとしても優先順位の高いテーマであり、AI検索最適化への投資は情報発信の構造そのものを変える取り組みです。SEOで培ったWebサイトの資産を活かしながら、SEOとGEO・LLMOを両輪で進めることが、AI検索時代のコンテンツ戦略における優先順位です。
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比較検討フェーズにおける
AI推薦の獲得が指名検索・商談化率に与える影響SEOでの比較検討に加え、AIの回答に情報が引用され推薦されるかどうかは、指名検索数や商談化率に直結します。ブランド想起の観点でも、生成AIがどの発注先候補を優先して回答に含めるかは極めて重要な要素です。GEO・LLMO対策によってブランド想起を高めることができれば、営業プロセスの初期段階から有利なポジションを獲得できます。
当社の支援実績においても、AI検索経由でのブランド認知と引用獲得の効果は複数の事例で確認されています。Google AI Overviewsをはじめとする主要なAI検索、AI Overviewsでの引用状況を把握し、ブランド想起とブランドの信頼構築に向けた情報発信を継続します。
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AIO・LLMO投資を
パイプライン増加に接続するロジックAIO・LLMO対策への投資を単なる認知施策で終わらせず、商談パイプラインの増加に接続するには、ターゲットとなるプロンプトの優先順位付けが不可欠です。具体的なターゲットプロンプトを戦略立案の段階で明確にし、AI検索の普及に対応した情報構造とコンテンツを継続的に整備することで、投資対効果を最大化できます。
これがGEO・LLMO・AIO対策を単発施策ではなく、事業戦略として位置づける理由です。SEOとGEO・LLMO・AIOを並走させることで、AI検索経由のコンテンツ引用とブランド想起の効果を効果測定しながら高めていきます。
AI検索最適化の優位性
AI推薦を獲得することは、世界最高の「提案型営業チーム」を組織することと同等以上の価値を創出します
テレアポ・DM・展示会・広告
AI検索最適化
タイミング
自社のタイミングでの仕掛け
顧客が課題を調べている瞬間
自社（一人称）からの売り込み
客観的／第三者視点での推薦
膨大な広告・営業情報の中の一つ
課題解決のきっかけの提供
情報収集目的の潜在ニーズ中心
課題解決を必要としている顕在ニーズ中心
Service
コンサルティング×独自AIアプローチによる支援内容
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SERVICE
ビジネスインパクトから逆算する「ターゲットプロンプト」の選定・設計手法
当社のGEO・LLMO・AIO対策は、ビジネスインパクトの大きいターゲットプロンプトの選定から始まります。どのプロンプトでAIに選ばれる状態を目指すかを明確にすることが、AI検索最適化の戦略立案における最初のステップです。コンサルティングファームとしてのビジネス理解に基づき、企業ごとの事業構造に応じた優先順位を設計し、AIの回答内での情報の引用獲得を最大化する具体的な道筋を描きます。
SEOの知見を土台に、GEO・LLMO・AIO対策における自社サイトの情報構造とコンテンツの優先順位をコンサルティングサービスとして設計します。
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SERVICE
独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツ制作と情報構造化の実装
AIの回答に引用されるためには、コンテンツ構造そのものをAI検索の評価軸に合わせて設計する必要があります。当社は独自ロジックに基づき、自社の情報構造とコンテンツを再設計し、情報源としての信頼性の高い情報を構造化して実装します。
具体的には、一次情報の充実、E-A-Tの強化、生成エンジン最適化（GEO）を意識した見出し設計とWebサイト全体の情報構造の見直しを通じて、AIに選ばれるコンテンツへと作り替えていきます。SEOとGEOの両軸でWebサイトのコンテンツとブランド情報を構造化し、AI最適化とAI検索最適化を通じてコンテンツとWebサイトを進化させます。
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SERVICE
主要5大生成AIモデルにおける推薦状況の週次モニタリングとレポーティング体制
SEOの評価対象である検索エンジンに加え、ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityという主要な生成AIモデルにおいて、情報がどのように認識され、どのようなプロンプトで引用・推薦されているかを週次でモニタリングします。
AI OverviewsやAI検索エンジンごとに評価基準やアルゴリズムの傾向が異なるため、検索エンジン単位での効果測定が欠かせません。このレポーティング体制により、GEO・LLMO・AIO対策の効果検証を継続的に行い、Webサイトと情報発信全体の優先順位を柔軟に見直していきます。SEOの効果測定手法を応用しながら、GEO・LLMOにおけるAI検索の引用状況とブランドの認知効果測定を並行して進めます。
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SERVICE
生成AIアルゴリズムアップデートに追従する継続チューニングの仕組み
生成AIのアルゴリズムは日進月歩で更新されており、昨日まで有効だったGEO・LLMO対策が突然機能しなくなることも珍しくありません。当社は生成AI検索エンジンのアップデート動向を常時解析し、コンテンツやWebサイト、検索エンジンへの情報構造のチューニングを継続的に進めることで、AI検索最適化の効果測定を維持します。
この継続改善のサイクルこそが、GEO対策を含むAIO・LLMO対策を一過性の施策で終わらせない仕組みです。SEOとGoogleの検索エンジン評価の変化にも目を配りながら、AI overviewsを含む生成AI検索全体の情報構造を最適化します。
Pay for Performance
成果報酬型という事業設計が
もたらす投資合理性
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不確実性の高い領域における
初期投資リスクの引き受け構造AIO・GEO・LLMO対策は効果測定の難易度が高く、投資対効果が見えにくい領域です。従来のSEO対策と異なり、AI Overviewsを含む生成AI検索エンジンにおける評価ロジックは外部から観測しづらいため、企業側が初期投資のリスクをすべて負うことは合理的ではありません。
当社はこの不確実性の高い領域において、成果報酬型という事業設計を採用することで、企業側の初期投資リスクを引き受け、AI検索最適化への投資を後押しします。SEOと比較してGEO・LLMO・AIO対策は効果測定の指標が確立途上であり、この不確実性を当社が担うことでAI検索最適化への着手を容易にします。
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ビジネス貢献に紐づかない費用
（無駄なキーワード）
を排除する料金設計一般的なSEO対策では、ビジネス成果に直結しないキーワードにまで対策費用が発生するケースが少なくありません。当社のGEO・LLMO・AIO対策は、ビジネス貢献に紐づかない対策には費用が発生しない料金設計を採用しています。
ターゲットプロンプトごとの効果測定を徹底し、回答内での引用獲得という成果につながる施策にのみリソースを集中させることで、無駄のない投資を実現します。SEOのように成果に紐づかない対策費用が発生しない設計は、GEO・LLMO・AIO対策における投資対効果を高めます。
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生成AIの進化速度に合わせた
投資対効果を最大化する継続改善サイクル生成AI検索エンジンの進化速度は非常に速く、一度構築したGEO・LLMO対策の効果は時間の経過とともに変化します。当社は効果測定と効果検証を継続的に繰り返しながら、Webサイトの情報構造とコンテンツの改善を通じて投資対効果を最大化する改善サイクルを回します。
競争環境においては、単発の施策ではなく、AIO・GEO・LLMO対策の継続的なチューニングを前提とした投資設計が不可欠です。SEOの効果測定と同様に、GEO・LLMO・AIO対策もAI検索での引用状況とブランドの想起効果を継続的に効果検証する必要があります。
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お客様と同じ目線で成果を追求する
パートナーシップ設計SEOの成果報酬型モデルと同様に、成果報酬型という設計そのものが当社とクライアント企業の利害を一致させる仕組みになっています。AIの回答内での情報の引用・推薦獲得という共通のゴールに向けて、コンサルティングサービスとして同じ目線で戦略設計から効果測定までを伴走します。
この設計により、単なる制作の外注先ではなく、GEO・LLMO・AIO対策とブランド構築を共に進めるパートナーとしての関係を構築できます。SEOの実務経験を持つコンサルティングサービスとして、GoogleとAI検索の両方に対応した情報発信を支援します。
成果報酬型サービスのメリット
日々進化する生成AIに対して、追加費用なしでAI対策コンテンツの継続的なアップデートを行うことで、
中長期的な投資対効果の最適化に貢献します
固定報酬型
成果報酬型
成果が出るまでの先行投資期間が長い
初期投資を抑えて導入可能
成果が出なくてもコストが発生
成果と費用が連動するためリスクが
最小化
アップデート
への対応
コンテンツが陳腐化（リライトには追加費用）
継続的な最適化を実施（追加費用なし）
提供者
の目的
コンテンツ納品がゴール
AI推薦の獲得がゴール
Outcome
成果定義の厳密性と
再現性を支える専門性
コネクタブルーの成果定義
5大AIでのターゲットプロンプト
におけるAI推薦の獲得
本サービスにおける成果は明確に定義されています。
ChatGPT・Copilot・Gemini・Claude・Perplexityのいずれかで、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトに対してAI検索の回答内に自社ブランド名またはサービス名が推薦・引用されることをKPIとして設定します。
AI検索最適化の成果をわかりやすく定義し、企業が投資対効果を具体的に評価できる体制を整えています。
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理由 01
コンサルティングファームとしての
ビジネス理解に基づく
「勝てるプロンプト」設計能力AI検索最適化において最も重要なのは、単なるコンテンツ量産ではなく、ビジネスの勝ち筋を理解した上でのプロンプト設計です。当社はコンサルティングファームとして企業の事業構造や競合環境を深く理解し、AIに選ばれる可能性の高いプロンプトと情報構造を見極めます。
この設計能力こそが、他のGEO・LLMO・AIO対策の制作会社との明確な違いであり、ブランドの独自性を回答に反映させる力です。SEOの経験を持つコンサルタントが、自社ならではの言語モデル最適化（LLMO）の視点を加え、AI検索最適化の精度を高めます。
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理由 02
独自AIツール
数理モデルによる
推薦獲得率70%超の再現性当社の自社検証では、独自のAIツールと数理モデルを用いたGEO・LLMO・AIO対策により、70%以上の推薦獲得率を実現しています。これは属人的な経験則ではなく、再現性のあるロジックに基づく成果です。
生成AI検索エンジンにおける引用・推薦獲得という不確実性の高い成果を、一定の精度で予測・再現できる点が、当社のAI検索最適化ノウハウの核心であり、ブランドの情報発信力を底上げします。SEOで得た自社サイトの改善知見をGEO・LLMO・AIO対策に応用することで、再現性の高いエンジン最適化を実現します。
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理由 03
生成AIアップデートを
常時解析する専門体制による
ノウハウの継続更新生成AI検索エンジンは頻繁にアルゴリズムを更新するため、静的なノウハウでは通用しません。当社は生成AIのアップデート動向を専門チームが常時解析し、GEO・LLMO・AIO対策のノウハウとコンテンツ、Webサイトの情報構造を継続的に更新しています。
この専門体制があるからこそ、AI検索という変化の速い領域においても、企業のブランドと情報の引用機会を守りながら、安定した成果を出し続けることが可能になっています。SEOの変化にも対応してきた知見を活かし、GEO（生成エンジン最適化）とLLMOの両面から自社サイトのコンテンツを継続的に更新します。
Use Case
ご支援事例
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素材メーカー様：新規素材に関するサンプル依頼が150%向上
新素材の特性や用途に関する情報が検索エンジンに十分反映されておらず、認知獲得に課題がありました。AIOで素材データの情報構造を最適化した結果、AI検索経由での接点が増加し、サンプル依頼数が150%に向上しました。
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システムインテグレーター様：ホームページからの新規相談が180%向上
自社の強みや技術情報が検索エンジン経由で正しく伝わっていない課題がありました。AIOによりAI検索結果での情報露出を最適化した結果、専門性が的確に伝わるようになり、ホームページ経由の新規相談数が180%に向上しました。
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部品メーカー様：ホームページからの試作依頼が250%向上
技術情報が専門的すぎてAI検索エンジンに正しく理解されていないという課題を抱えていました。AIOで製品情報・技術情報の構造化と最適化を行った結果、AI検索での露出が増加し、試作依頼数が250%に向上しました。
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SaaS提供会社様：ホームページからの新規問合せが200%向上
機能や導入メリットがAI検索結果に反映されにくく、比較検討段階での接点が不足していました。AIOにより自社サービスの特徴を正確にAIへ伝える施策を実施した結果、ホームページ経由の新規問合せが200%に向上しました。
Get In Touch
もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。
もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。
FAQ
よくある質問
Q生成AI時代において、なぜ今からGEO対策に着手すべきですか？
生成AI時代の到来により、企業の情報発信は検索エンジン向けの最適化だけでは不十分になりつつあります。2024年からGoogle検索にAI Overviewsが導入され、検索結果画面そのものの構造が大きく変化しました。AI時代の初期段階でGEO対策に着手した企業ほど、生成AIに自社情報が学習・認識される機会を早期に獲得できるため、着手のタイミングが早いほど有利に働きます。
QGoogle検索へのAI Overviews導入は自社サイトにどのような影響がありますか？
2024年からGoogle検索にAI Overviewsが導入されたことで、従来は検索結果に表示されていたリンクがクリックされる前に、AIによる要約回答で情報収集が完結するケースが増えています。この変化により、自社サイトへの流入数だけでは実態を把握しきれなくなっており、AIの回答内に自社情報が引用されているかどうかを別途確認する必要があります。
Q生成AI時代の企業に共通するGEO対策の失敗パターンは何ですか？
よくある失敗は、AI時代の変化を単なる一時的なトレンドと捉え、SEO施策の延長線上でしか対応しない点です。生成AI時代は評価の仕組み自体が異なるため、コンテンツの量や更新頻度だけでなく、情報の一次性や専門性の担保、AIが解釈しやすい構造化が求められます。この違いを理解しないまま着手すると、成果が出ないまま予算だけを消化してしまいます。
QAI時代の集客戦略においてGEO対策はどのように位置づけられますか？
AI時代の集客戦略では、従来の検索エンジン経由の流入に加え、回答内で紹介・推薦されることが新たなチャネルとして位置づけられます。展示会や紹介営業に依存してきたBtoB企業にとって、比較検討の初期段階でAIに選ばれるかどうかは、その後の商談機会の有無に直結する重要な要素です。
Q社内にGEO対策の専門人材がいない場合、どこから着手すればよいですか？
社内に専門人材がいない場合は、まず自社が生成AIにどのように認識されているかの現状把握から始めることをおすすめします。ターゲットとなるプロンプトを洗い出し、実際にAIがどのような回答を返しているかを確認したうえで、優先度の高い領域から情報構造の見直しに着手する進め方が現実的です。
QGEO対策を導入した後、どのくらいの頻度で見直しが必要ですか？
生成AIのアルゴリズムは頻繁に更新されるため、一度施策を実施して終わりにするのではなく、継続的な見直しが前提となります。目安としては月次での効果測定に加え、生成AI側の大きなアップデートが確認されたタイミングで随時コンテンツや情報構造をチューニングする体制を持つことが望ましいです。